A Globally Convergent Algorithm for the Run-to-Run Control of Systems with Sector Nonlinearities
Notice bibliographique
Résumé
Run-to-run control is a technique that exploits the repetitive nature of processes to iteratively adjust the inputs and drive the run-end outputs to their reference values. It can be used to control both static and finite-time dynamic systems. Although the run-end outputs of dynamic systems result from the integration of process dynamics during the run, the relationship between the input parameters p (fixed at the beginning of the run) and the run-end outputs z (available at the end of the run) can be seen as the static map z ( p ). Run-to-run control consists in computing the input parameters p * that lead to the reference values z ref . Although a wide range of techniques have been reported, most of them do not guarantee global convergence, that is, convergence toward p * for all possible initial conditions. This paper presents a new algorithm that guarantees global convergence for the run-to-run control of both static and finite-time dynamic systems. Attention is restricted to sector nonlinearities, for which it is shown that a fixed-gain update can lead to global convergence. Furthermore, since convergence can be very slow, it is proposed to take advantage of the mathematical similarity between run-to-run control and the solution of nonlinear equations, and combine the fixed-gain algorithm with a faster variable-gain quasi-Newton algorithm. Global convergence of this hybrid scheme is proven. The potential of this algorithm in the context of run-to-run optimization of dynamic systems is illustrated via the simulation of an industrial batch polymerization reactor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».